저장 클러스터 시스템의 신뢰성 분석

이 예시는 델(Dell) 웹사이트에 게시된 title산토시title 셰티(Santoshtitle Shetty)title의 2002년 8월 기사 "스토리지 구성의 가용성 및 신뢰성 결정"title title내 그림 8에 제시된 예시를 기반으로 합니다.

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예시

다음과 같이 신뢰성 블록 다이어그램(RBD)을 가진 "고가용성" 클러스터를 고려해 보십시오.

그림 1: 스토리지 클러스터 시스템

다음과 같은 수명 분포 및 구성 요소 매개변수를 가정합니다: (이 예시는 원본 문서와 달리 고장난 부품의 수리를 가정하지 않음을 유의하십시오.)

서버: 지수 함수, 평균 = 45,753시간
스위치: 지수 함수, 평균 = 255,358시간
HBA: 지수 함수적, 평균 = 252,550시간
컨트롤러: 지수 함수, 평균 = 68,961시간

이 분석의 목적은 시스템의 신뢰성을 연구하는 것이다.

분석

1단계: BlockSim에서 시스템의 RBD를 생성한 후, 제공된 정보를 사용하여 각 블록의 범용 신뢰성 정의(URD)를 구성하십시오. 예를 들어, 다음 그림은 Server1의 블록 속성 창을 보여줍니다. 삽입된 그림은 블록의 고장 모델을 정의할 수 있는 모델 마법사를 보여줍니다. 다른 블록의 URD도 유사한 방식으로 구성할 수 있습니다.

suporte blocksim Block Properties Window of Server1 and Model Wizard (inset)

그림 2: 서버1의 블록 속성 창 및 모델 마법사(삽입)

2단계: URD가 구성되면, 다음에 표시된 바와 같이 다이어그램을 분석하고 시스템의 시스템 신뢰성 방정식을 구하십시오. 이 방정식에서 각 R은 해당 문항의 신뢰도(1-cdf) 함수이다. 예를 들어, RServer2는 서버 2의 신뢰성 함수입니다.

suporte blocksim System Reliability Equation of the Storage Cluster System

그림 3 : 저장 클러스터 시스템의 시스템 신뢰성 방정식

3단계: 시스템에 대한 더 많은 정보를 확인하기 위해 시스템 수준 플롯을 생성하십시오. 다음 두 개의 차트는 t = 8544시간 시점의 부품 신뢰도 중요도 플롯입니다. 두 그래프(표 형식 영역 그래프와 막대 그래프)는 동일한 개념을 보여줍니다. 즉, 구성 요소의 중요도가 높을수록 시스템 신뢰성에 미치는 영향도 커진다는 것입니다.